Cognitive Abilities Predict Safety Performance: A Study Examining High-Speed Railway Dispatchers
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive abilities are good predictors of safety performance in many occupations. However, this correlation has not been studied from the perspective of high-speed railway (HSR) dispatchers who play a vital role in ensuring the safety and punctuality of HSR transportation system. Therefore, studying factors affecting HSR dispatchers’ safety performance is not only of great importance in filling the theoretical gap, but also conducive to the selection and training of dispatchers, contributing to the reduction of human errors and the prevention of railway accidents. In this study, a total of 118 HSR dispatchers from a branch of China Railway were recruited to complete the tests that examined their cognitive abilities related to the dispatching job, including logical reasoning, visual multiobject tracking, working memory, task switching, and cognitive flexibility. Safety performance, including both the safety evaluation score obtained from the dispatchers’ monthly safety performance record of the Railway Bureau and the emergency disposal performance indicated by train delay time, was evaluated with a dispatch simulator. The results suggested that better abilities in visual multiobject tracking, working memory, task switching, and cognitive flexibility were correlated with higher safety evaluation score (reflecting daily safety performance) and shorter train delay time (reflecting safety and efficiency in emergency disposal). No significant correlation was found in logical reasoning. These findings support the recommendation that cognitive abilities investigated as predictors of safety performance could be useful for the selection and training of HSR dispatchers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».